KI Banking

KI in Banken: Künstliche Intelligenz im Bankensektor einsetzen

Wir unterstützen Banken dabei, Künstliche Intelligenz gezielt in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren – von der KI-Strategie über intelligente Assistenzsysteme bis zu individuellen KI-Lösungen für Kreditgeschäft, Risikomanagement und Kundenservice.

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Ihre Expert:innen für KI im Bankwesen

KI im Banking: Potenziale gezielt und sicher nutzen

Banken verfügen über enorme Mengen an Kunden-, Transaktions-, Vertrags- und Marktdaten. Gleichzeitig treffen steigende Anforderungen an Effizienz und Service­qualität auf komplexe IT-Landschaften und ein stark reguliertes Geschäftsumfeld. KI in Banken eröffnet Ihnen die Möglichkeit, vorhandene Daten gezielter zu nutzen, Prozesse intelligent zu automatisieren und Ihre Mitarbeitenden bei komplexen Aufgaben zu unterstützen.

Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in Banken reichen von Prognose- und Risikomodellen über das Kreditgeschäft und die Betrugsprävention bis hin zu neuen Anwendungen mit Generative AI. So können Sie beispielsweise Informationen aus umfangreichen Dokumentenbeständen erschließen, internes Wissen schneller verfügbar machen sowie Recherche- und Analyseprozesse effizienter gestalten. Auch im Kunden­service schafft KI im Banking neue Möglich­keiten für intelligente Assistenz­systeme und automatisierte Services.

Als Data-&-AI-Partner begleiten wir Sie von der strategischen Ausrichtung über Governance und technische Konzeption bis zur Entwicklung und Integration produk­tiver KI-Lösungen. Dabei verbinden wir tiefgehende technologische Expertise mit einem Verständnis für die besonderen Anforderungen an den erfolgreichen Einsatz von KI in Banken.

Künstliche Intelligenz in Banken: Von der Strategie bis zur konkreten Anwendung

Besonders relevant sind für viele Banken aktuell Anwendungen rund um KI-Strategie, AI Governance, Kunden­service und intelligentes Wissensmanagement. Wir unterstützen Sie dabei, eine unternehmensweite KI-Strategie zu entwickeln, geeignete Use Cases zu priorisieren und Künstliche Intelligenz strukturiert in Ihrer Organisation zu verankern. Gleichzeitig schaffen klare Governance-Strukturen die notwendigen Rahmen­bedingungen, um KI in Banken kontrolliert und sicher einzusetzen.

Auch in der konkreten Anwendung eröffnet KI im Bankwesen vielfältige Potenziale. Intelligente Telefonbots können beispielsweise wiederkehrende Kundenanfragen automatisiert bearbeiten und Ihre Serviceteams entlasten. Mit RAG-basierten KI-Assistenten lässt sich wiederum internes Wissen aus Richtlinien, Prozess­beschreibungen und weiteren Dokumenten gezielt für Ihre Mitarbeitenden zugänglich machen.

Darüber hinaus reichen die Einsatzmöglichkeiten von KI im Banking vom Kreditgeschäft und Risiko­manage­ment über Betrugsprävention und Compliance bis zur automatisierten Verarbeitung von Verträgen, Formu­laren und weiteren Dokumenten. Welche Anwendungen für Ihre Bank den größten Mehrwert bieten, hängt dabei von Ihren Prozessen, Zielen und bestehenden technologischen Voraussetzungen ab.

Praktische Einsatzgebiete von KI in Banken

Kreditprüfung

Automatisieren Sie mit KI im Banking die Verarbeitung von Kreditanträgen, analy­sieren Sie relevante Kunden- und Finanz­daten und unterstützen Sie Bonitäts- und Risikobewertungen.

Dokumentenverarbeitung

Verarbeiten Sie Verträge, Formulare, Rechnungen und E-Mails automatisiert und extrahieren Sie relevante Informa­tionen für nachgelagerte Prüf-, Analyse- und Geschäftsprozesse.

Risikomanagement

Nutzen Sie KI in Banken, um komplexe Risiko- und Portfoliodaten auszuwerten, strukturelle Veränderungen zu erkennen und Risikomodelle, Szenarioanalysen sowie Stresstests datenbasiert zu unter­stützen.

Betrugserkennung

Analysieren Sie Transaktionsdaten mit KI, um Anomalien, verdächtige Muster und potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und Financial Crime effektiver zu bekämpfen.

Wissensmanagement

Machen Sie internes Bankwissen mit RAG-basierten KI-Assistenten schneller zugänglich und ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitenden den gezielten Zugriff auf Richtlinien, Prozesse und Doku­menta­tionen.

Kundenservice

Automatisieren Sie wiederkehrende Kundenanfragen mit intelligenten Chat- und Telefonbots und unterstützen Sie Ihre Mitarbeitenden mit KI-Assistenten bei komplexeren Serviceanfragen.

Compliance

Analysieren Sie mit Künstlicher Intelligenz in Banken regulatorische Dokumente und Richtlinien automatisiert und unter­stützen Sie Ihre Teams bei zeitauf­wen­digen Recherche- und Prüfprozessen.

Reporting

Nutzen Sie KI in Banken, um Markt-, Portfolio- und Unternehmensdaten schneller auszuwerten, Berichte effizienter zu erstellen und relevante Informationen für Entscheidungen bereitzustellen.

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Künstliche Intelligenz im Bankensektor: Unsere Services für Sie

KI-Beratung

Wir beraten Sie bei der Identifikation geeigneter Data Science und KI-Anwend­ungs­gebiete, der Auswahl von Technologien, dem Aufbau von Daten­architekturen und der Entwicklung Ihrer indi­vidu­ellen Daten-und KI-Strategie.

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KI-Einstiegs­angebote

Sie stehen noch am Anfang Ihrer Daten- und KI-Reise? Bei uns finden Sie verschiedene Work­shops, Trai­nings und schnell einsatz­­bereite KI-Lös­ungen, die sich perfekt für die ersten Schritte mit Data Science und KI eignen.

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KI-Lösungen

Wir entwickeln auf Ihre Anforderungen zuge­schnittene Data Science und KI-Lösungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Idee bis zur produk­tiven Lösung. Anschließend sorgen wir für den reibungslosen Betrieb.

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KI-Weiterbildung

Ob technische oder methodische Fähigkeiten, Data Literacy oder Datenkultur - unsere Formate setzen auf interaktive und inspirierende Lern­methoden. Wir schulen Einsteiger:innen, Spezialist:innen und Führungs­kräfte.

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Banking mit KI: Erfolgreich umgesetzte Projekte

  • Agentic AI

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Skalierbare Kundenservice-Automatisierung mit Multi-Agenten-KI 

Gemeinsam mit einem führenden Unternehmen aus der Finanzbranche haben wir eine Multi-Agenten-KI-Plattform eingeführt, die telefonische Serviceprozesse automatisiert. Ein KI-gestützter Voicebot übernimmt wiederkehrende Kundenanfragen rund um die Uhr, reduziert operative Aufwände und verbessert die Serviceverfügbarkeit. Gleichzeitig schafft die Plattform eine skalierbare Grundlage für weitere KI-Anwendungsfälle im Kundenservice.

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Skalierbare Kundenservice-Automatisierung mit Multi-Agenten-KI 
Case study

Roadmap für den KI-gestützten Kundenservice und Pilotierung eines ersten Agentic-PoCs

Für eine Fondsgesellschaft entwickelten wir eine strategische Roadmap für den KI-gestützten Kundenservice der Zukunft und begleiteten die Pilotierung eines ersten Agentic-AI-PoCs zur intelligenten Automatisierung von Serviceprozessen.

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Roadmap für den KI-gestützten Kundenservice und Pilotierung eines ersten Agentic-PoCs
Case study
  • Finance
  • Other

Event Study von Aktienportfolios

In diesem Projekt haben wir auf Basis historischer Aktienzeitreihen sowie einer Auswahl fest definierter, börsenrelevanter Ereignisse eine umfangreiche Event-Studie in R durchgeführt.

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Event Study von Aktienportfolios
Case study
  • Finance
  • Training

Data Science Training

Seit mehreren Jahren führen wir für unseren Kunden eine umfangreiche und mehrsprachige Data Science Trainingsinitiative an mehreren internationalen Standorten durch. Hierbei vermitteln wir Grundlagenwissen, Programmierkenntnisse und methodische Inhalte mit direktem Bezug zu den Themen Banking und Finance.

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Data Science Training
Case study
  • Finance
  • Strategy

Data Science Plattformstrategie

In diesem Projekt haben wir verschiedene Szenarien für eine Data Science Plattform im Banking-Umfeld entwickelt und evaluiert.

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Data Science Plattformstrategie
Case study
  • Finance
  • Strategy

KI-Strategie für ein Private Equity Unternehmen

Wir entwickelten eine Strategie zur Anwendung von KI in den Portfolio-Unternehmen eines Investmenthauses, mit der die Geschäftsmodelle gezielt hinsichtlich ihrer KI-Potenziale, Chancen und Risiken bewertet werden können.

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KI-Strategie für ein Private Equity Unternehmen
Case study
  • Finance
  • Strategy

KI-Strategie für eine Landesbank

Mit der Entwicklung einer KI-Strategie halfen wir unserem Kunden, einer Landesbank, die Rahmenbedingungen für die Skalierung von KI zu schaffen.

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KI-Strategie für eine Landesbank
Case study

KI im regu­lierten Banken­umfeld sicher ein­setzen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bankensektor stellt besondere Anforderungen an Technologie, Organisation und Governance. Banken verarbeiten sensible Kunden- und Finanzdaten, arbeiten mit komplexen Entscheidungsprozessen und bewegen sich in einem stark regulierten Umfeld. Damit aus einem erfolgreichen Proof of Concept eine produktive Anwendung wird, berücksichtigen wir diese Rahmenbedingungen von Anfang an.

Dazu gehören klare Verantwortlichkeiten und Governance-Strukturen ebenso wie Datenschutz, Informations­sicherheit und die Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen. Insbesondere wenn KI in Banken entscheidungs- oder risikorelevante Prozesse unterstützt, müssen Ergebnisse kontrollierbar bleiben und geeignete Mechanis­men für Human Oversight vorgesehen werden.

Gleichzeitig muss sich die Technologie in Ihre bestehende Systemlandschaft integrieren lassen. Kernbank­systeme, unterschiedliche Datenquellen und historisch gewachsene IT-Strukturen können die Einführung neuer Anwendungen erschweren. Wir berücksichtigen deshalb technische Integration, Datenverfügbarkeit und Skalierbarkeit bereits bei der Konzeption – damit KI im Bankwesen nicht beim Pilotprojekt endet, sondern zuverlässig im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann.

Besonderen Fokus legen wir auf
  • klare AI-Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten
  • Datenschutz und Informationssicherheit
  • Nachvollziehbarkeit und Kontrolle von KI-Systemen
  • Human Oversight bei relevanten Entscheidungen
  • zuverlässige Daten und geeignete Schnittstellen
  • Integration in bestehende Bank- und IT-Systeme
  • sicherer und skalierbarer produktiver Betrieb

Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz
Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt

KI im Banking: Datenqualität als Grundlage

Eine leistungsfähige KI in Banken steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Kunden-, Transaktions-, Vertrags- oder Risikodaten müssen zuverlässig, konsis­tent und für den jeweiligen Anwendungsfall in einer geeigneten Struktur verfügbar sein. Fehlende oder fehlerhafte Informationen, uneinheitliche Daten­strukturen und vonein­ander getrennte Datensilos können dagegen dazu führen, dass KI-Modelle unzuver­lässige Ergebnisse liefern oder sich Anwendungen nur schwer skalieren lassen.

Entscheidend ist deshalb, relevante Datenquellen zusammenzuführen, ihre Qualität sicherzustellen und Daten so aufzubereiten, dass sie für KI-Anwendungen effizient genutzt werden können. Gleichzeitig braucht es eine geeignete Daten- und KI-Infra­struktur, über die Modelle und Anwendungen zuverlässig entwickelt, integriert und betrieben werden können. Wir berücksichtigen diese Voraussetzungen von Beginn an und schaffen gemeinsam mit Ihnen die technische und datenbezogene Basis, damit Künstliche Intelligenz in Banken nicht nur im Pilotprojekt funktioniert, sondern nach­haltig in Ihren Geschäftsprozessen eingesetzt werden kann.

So bringen wir KI in Banken in die Anwendung

Ob Sie erste Use Cases identifizieren, eine KI-Strategie entwickeln oder bereits konkrete Anwendungen umsetzen möchten: Wir unterstützen Sie dabei, KI in Banken sicher und gewinnbringend in die Praxis zu bringen. Dabei verbinden wir strategische Beratung mit technologischer Expertise und begleiten Sie von der ersten Idee bis zur produktiven KI-Lösung.

01

Potenziale identifizieren

Gemeinsam analysieren wir Ihre Ausgangssituation, Prozesse und Ziele und identifizieren Anwendungsfälle, bei denen KI in Banken einen konkreten Mehrwert schaffen kann. Anschließend prio­ri­sieren wir die Use Cases nach Geschäftswert und Umsetzbarkeit.

02

Voraussetzungen schaffen

Wir klären die strategischen, organisatorischen und technischen Voraussetzungen für die Umsetzung. Dabei berücksichtigen wir Ihre Daten und Systeme ebenso wie Governance und regulator­ische Anforderungen.

03

KI-Lösung umsetzen

Unsere Data Scientists und AI Engineers entwickeln die passende Lösung für Ihre Anforderungen und integrieren sie in Ihre besteh­ende Systemlandschaft. Dabei arbeiten wir eng mit Ihren Fach­bereichen und technischen Teams zusammen.

04

Erfolgreich skalieren

Wir begleiten Sie beim produktiven Einsatz und der Weiter­ent­wicklung Ihrer KI-Lösung. Erfolgreiche Anwendungen können anschließend auf weitere Prozesse, Fachbereiche oder Anwend­ungs­fälle Ihrer Bank übertragen werden.

Experten für KI in Banken kontaktieren

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Besprechen Sie Ihre Herausforderungen und Ziele im Bereich Data & AI mit uns.

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Maßgeschneidertes Angebot

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03
Präsentation & Auftragserteilung

Wir präsentieren allen relevanten Stakeholdern unseren Ansatz.

04
Onboarding mit Projektteam

Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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KI in Banken: Häufige Fragen und Antworten

Wie wird KI in Banken eingesetzt?

KI in Banken kommt unter anderem im Kreditgeschäft, Risikomanagement, bei der Betrugserkennung, im Kunden­service, in Compliance-Prozessen sowie für Dokumentenanalyse, Wissensmanagement und Reporting zum Einsatz. Welches Einsatzgebiet bei Ihnen den größten Mehrwert bietet, hängt von Ihren Anforderungen und Zielen ab – wir beraten Sie gern!

Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz für Banken?

Künstliche Intelligenz in Banken kann große Datenmengen schneller analysieren, manuelle Prozesse reduzieren und Mitarbeitende bei komplexen Aufgaben unterstützen. Dadurch können Banken Prozesse effizienter gestalten, Risiken früher erkennen und ihre Services weiterentwickeln.

Wie kann KI im Kreditgeschäft eingesetzt werden?

KI kann Banken bei der Verarbeitung und Prüfung von Kreditanträgen unterstützen, Informationen aus Doku­menten automatisiert erfassen und Daten für Bonitäts- und Risikobewertungen analysieren.

Welche Rolle spielt Generative AI im Banking?

Generative AI eignet sich insbesondere für wissens- und dokumentenintensive Prozesse. Mögliche Anwend­ungen reichen von RAG-basierten KI-Assistenten und Dokumentenanalysen bis zu regulatorischer Recherche, Reporting und Kundenservice.

Was bedeutet AI Governance für Banken?

AI Governance definiert Verantwortlichkeiten, Prozesse und Kontrollmechanismen für den Einsatz von KI im Bankwesen. Sie schafft damit die organisatorischen Leitplanken, um KI-Systeme kontrolliert und nach­voll­ziehbar einzusetzen.

Welche Voraussetzungen benötigt eine Bank für den Einsatz von KI?

Eine zentrale Voraussetzung für KI in Banken ist eine belastbare Datenbasis. Daten müssen in ausreichender Qualität vorliegen, konsistent strukturiert und für den jeweiligen Anwendungsfall zugänglich sein. Frag­mentierte Datenbestände, Datensilos oder uneinheitliche Strukturen können die Qualität von KI-Ergebnissen erheblich beeinträchtigen. Darüber hinaus braucht es eine geeignete Daten- und KI-Infrastruktur, um Anwend­ungen zuverlässig zu entwickeln, zu betreiben und zu skalieren.

Welche Herausforderungen gibt es beim Einsatz von KI in Banken?

Zu den zentralen Herausforderungen von KI im Banking gehören regulatorische Anforderungen, Datenschutz und Informationssicherheit, Nachvollziehbarkeit, Human Oversight sowie die Integration neuer Anwendungen in bestehende Daten- und IT-Landschaften.

Kann KI in bestehende Banksysteme integriert werden?

Ja. Voraussetzung sind geeignete Schnittstellen, verfügbare und verlässliche Daten sowie eine technische Architektur, die bestehende Kernbanksysteme berücksichtigt. Die Integration sollte deshalb bereits bei der Konzeption einer KI-Anwendung eingeplant werden.

Wie unterstützt statworx Banken bei KI-Projekten?

Wir begleiten Sie von der strategischen Beratung und AI Governance über die Entwicklung individueller KI-Lösungen bis zur technischen Integration und Skalierung. Dabei verbinden wir Data Science, AI Engineering und strategische KI-Expertise.

Marcel Plaschke
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Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing